Memory Router
自动分级MEMORY.md，减少70-85%上下文消耗
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Memory Router。 它的用途是：自动分级MEMORY.md，减少70-85%上下文消耗 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/memory-router-x-7/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'优化我的MEMORY.md文件，自动分级并生成会话清单'，它会扫描当前MEMORY.md，将内容按重要性分为高、中、低三级，然后为每个会话生成只包含高优先级上下文的精简manifest，替换原有上下文，从而减少70-85%的Token消耗，同时保持对话连贯性。
介绍
长时间与AI对话时，MEMORY.md文件会不断膨胀，导致上下文窗口被大量无关信息占据，既浪费Token又降低模型响应质量。Memory Router 通过自动分析MEMORY.md中的内容，按重要性（如高频引用、关键决策、用户偏好等）进行分级（高/中/低），并基于当前会话上下文动态生成精简的per-session manifest，只将高优先级信息注入上下文，实现对Token消耗的精准控制。
使用非常简单：安装后，在AI对话中只需说出“优化我的记忆”或“生成会话清单”，Memory Router 便会自动扫描当前MEMORY.md，执行分级算法，输出一个可选的manifest文件，并自动替换或追加到AI的上下文管理中。整个过程无需手动编辑，也不影响对话历史。
适合所有依赖长期记忆的AI重度用户，尤其是智能体开发者、频繁进行多轮对话的全栈开发者，以及需要大量知识积累的内容创作者。对于使用OpenClaw、Claude、Cursor等支持自定义Memory的平台的用户，能显著提升对话效率和成本效益。
建议定期运行（如每周一次）以保持记忆精简，但不要在对记忆完整性要求极高的场景（如法律文书审计）中依赖此工具，因为低优先级信息会被丢弃。首次使用前请备份原始MEMORY.md文件。
核心特点
同类工具通常手动截断或全量加载记忆，而Memory Router能自动按重要性分级并动态路由，只保留当前会话真正需要的上下文，实现70-85%的Token缩减率且不丢失关键信息。
注意事项
不适合需要完整历史上下文（如法律审计、全量追溯）的场景，因为会自动丢弃低优先级内容。
常见问题
如何安装Memory Router？
在OpenClaw环境中执行 openclaw install memory-router 即可。如果需要手动安装，可通过git clone仓库后运行安装脚本。
会丢失重要记忆吗？
不会永久丢失。被降级的低优先级信息仍保留在原始MEMORY.md中，但不会进入会话上下文。你可以随时执行全量加载命令恢复。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/memory-router-x-7/raw/index.md 读取 Memory Router 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/memory-router-x-7/raw/index.md（查看排版版本）